実践編Pythonコード

石川 聡彦 著『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（2018年2月/KADOKAWA社）の実践編で取り扱ったPythonコードです。

Overview

石川 聡彦 著『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（2018年2月/KADOKAWA社）の実践編で取り扱ったPythonコードです。Amazonなど全国書店で発売中です。 https://www.amazon.co.jp/dp/4046021969/

本著「CHAPTER 5 実践編1 回帰モデルで住宅価格を推定してみよう」が 01_regression、「CHAPTER 6 実践編2 自然言語処理で文学作品の作者を当てよう 」が 02_nlp、「CHAPTER 7 実践編3 ディープラーニングで手書き数字認識をしてみよう」が 03_deeplearningフォルダのコードに該当します。

Pythonコードは、コードを実行しながら中身を理解できるように、全てJupyter Notebook形式で幾つかのセルに分けて準備されています。

Requirement

• Python3.4 以上
• Jupyter Notebook環境
• pipでインストールする項目は requirements.txtを参照ください。

How to use

• 02_nlpは、cleaning.ipynbをmain.ipynbより先に実行ください。
• その他のコードはmain.ipynbを順に実行ください。

ミスの指摘などに関して

ご迷惑をおかけしており大変申し訳ございません。Pull Requestをお送り頂くか、support@aidemy.net までお気軽にご連絡くださいませ。

さらに学習したい方は...

エンジニアのテックカレッジ「Aidemy」がオススメです。Pythonの基礎からディープラーニングまで、今なら一部無料で学習できます。 https://aidemy.net/